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陪学产品经理
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展望未来，至2025年及以后，TMT行业即将实现重大飞跃，这一飞跃在很大程度上得益于生成式AI的迅速普及。然而，要实现这一愿景，行业还需要弥合以下差距：平衡生成式AI基础设施投资与商业化进程、解决生成
式AI使用中的性别差异、管理生成式AI数据中心的能耗、应对公众对深度伪造内容的信任问题、探索生成式AI在媒体和游戏领域的最佳应用、利用生成式智能体实现实时管理与行动，以及填补流媒体视频和云支出方
面的缺口。同时，还有一些非差距性预测值得关注，包括搭载生成式AI芯片的新型智能手机和个人电脑、提升观众体验的新场馆与体育基础设施，以及电信运营商的整合（特别是无线运营商）。克服这些障碍对于企业
和行业的繁荣发展至关重要。
标志着2025年成为TMT行业“间隔年”的关键差距
1. 生成式AI数据中心电力与可持续性差距。拟建的生成式AI数据中心电力需求急剧增长，并寻求低碳电力，这在其需求与电网容量及公司可持续发展目标之间产生了差距。尽管全球的超大规模企业、芯片公司和公用事业公司正在努力弥合这一差距，但预计2025年这一差距仍将存在。
2. 生成式AI的性别差距。相较于男性，女性在工作和娱乐中使用生成式AI工具的可能性较低。部分原因是缺乏信任，但在某些市场，女性对生成式AI的使用率有望在年内赶上男性。
3. 生成式AI深度伪造信任差距。深度伪造生成式AI内容（图像、视频和音频）的泛滥导致消费者信任度下降。生成式AI生态系统需全面且不可篡改地标注内容，并可靠、准确地实时检测虚假图像。创建可信的深度伪造内容的边际成本正在不断下降，而检测成本需要以同等速度下降，以帮助弥合这一差距。
4. 制片公司使用生成式AI的差距。许多人期望大型制片公司使用生成式AI进行内容制作，且部分公司已付诸实践，但预期与现实之间仍存在差距。许多制片公司对生成内容固有的知识产权挑战持谨慎态度，但他们渴望获得企业能力，以缩短时间、降低成本并扩大影响力。
5. 自主生成式智能体 (Autonomous Gen AI agents)差距。能够持续可靠地完成离散任务并协调整个工作流程的自主机器人极具吸引力。2024年已启动代理式人工智能 (Agentic AI)试点项目——它们能否在2025年实现广泛应用？
6. 流媒体视频差距。许多媒体和娱乐公司认为消费者会“购买并持有”多个订阅服务。然而，消费者正在通过捆绑自己喜爱的订阅并放弃其他订阅来降低成本。我们发现，每个家庭的服务数量不仅停滞不前，还在减少，流媒体公司越来越依赖捆绑服务来填补增长缺口，并利用第三方来聚合和分发其内容。
7. 云支出差距。使用云的最初卖点之一是其成本更低，但实际上，支出往往是分散且难以控制的。一些买家正在利用“FinOps” （一套衡量和优化云支出的工具和战略）来弥补承诺的成本节约与当前支出之间的差距，以管理其云支出并节省数十亿美元。
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